AI 互动游戏在特殊教育运动与保健课兴趣培养的实践探索

一、引言

在新时代特殊教育高质量发展的战略背景下，人工智能技术正深度赋能教育变革，为残疾儿童青少年的个性化学习和潜能发展开辟新路径。我国《“十四五”特殊教育发展提升行动计划》明确提出“以适宜融合为目标”，通过推进信息技术与特殊教育深度融合，构建高质量特殊教育体系。运动与保健课程在特殊教育中属于关键环节，承担着提升身体素质、康复缺陷、培养社会适应能力等职能。但传统教学模式面临学生参与度低、训练内容单一、适配个体差异不足等不少挑战，而 AI 互动游戏具有沉浸式情境、实时反馈机制、自适应难度调节的特点，为解决上述难题提供了新思路，能让学生在玩中学习、在练习中促进健康。

二、特殊教育运动与保健课的“兴趣困境”与AI 技术的适配可能

特殊教育学生因感知觉统合能力弱、注意力持续时间短、情绪调节能力不足等特点，在运动与保健课中常面临“三重困境”：一是“参与难”，传统“示范-模仿”模式对身体协调性要求高，学生易因“做不到”产生挫败感；二是“坚持难”，重复性训练缺乏趣味，学生注意力易分散；三是“反馈难”，教师难以同时关注多位学生的动作细节，无法及时给予针对性鼓励。这些问题直接导致学生对运动与保健课兴趣低迷，甚至产生抵触情绪。

AI 互动游戏的发展为破解这一困境提供了新可能。其核心优势在于：一是多感官适配性，可通过视觉、听觉、触觉等多通道刺激，匹配特殊学生的感知偏好；二是即时反馈性，能实时捕捉学生动作，通过“得分、动画奖励”等形式即时回应；三是弹性调整性，可根据学生能力自动调节游戏难度，避免“过难退缩”或“过易无聊”。这种“以学生为中心”的互动逻辑，与特殊教育“小步子、多循环、重鼓励”的原则高度契合，为兴趣培养提供了技术支撑。

三、AI 互动游戏在特殊教育运动与保健课兴趣培养的实践策略

（一）多维感知动态定制，生成个性化游戏情境降低参与门槛

特殊教育学生的需求极具个性化，传统运动与保健课程常单调无趣，长时间激发学生兴趣和参与度比较困难。生成式AI 可利用实时采集的学生运动能力、注意力水平、情感反应以及兴趣偏好等多维度数据，为每个学生定制契合其能力和兴趣的游戏化情境以降低参与门槛，从而增强初期的吸引力和安全感。

具体而言，教师可以引入 AI 虚拟伙伴，借助情感识别技术和动态交互设计，打造出既具个性化又饱含情感支持的学习环境。例如，在运动游戏里，如AI 设计的“虚拟障碍钻爬隧道”或者“目标投掷挑战”，教师可运用 AI 系统实时监测学生的运动表现，如钻爬游戏中的动作协调性、投掷游戏中的准确性等，进而自动对难度级别进行调整，如隧道高度宽度的改变、目标距离大小的改变，或者给予视觉提示，如闪烁箭头指明钻爬路径、高亮显示最佳投掷点，以此保证挑战的合适性，维持成功的感觉。

当学生钻爬姿势笨拙、投掷力度控制不好时，教师可借助 AI 设计互动关卡循序渐进，如设置有分解动作的分步隧道、逐渐移近的目标点，或给予实时语音辅助提示，如“膝盖抬高些”“手腕再使点劲”，让孩子在游戏中自然地练习身体协调能力和耐力。这种以 AI 互动游戏为核心的教学模式能提升学生运动技能、促进情感健康发展，让他们慢慢适应社交场景、增强人际交往能力，达成运动和心理的双重成长。

（二）情感激励参与，游戏化阶梯挑战构建抗挫能力培养

在特殊教育的运动与保健课程中，基于特殊学生的个性化需求，需采用更吸引人、互动性更强的教学方法。而 AI 虚拟伙伴在其中是关键，它能实时捕捉学生的情感反应和运动表现，并依据这些信息动态调整教学内容，给每个孩子定制个性化学习体验。这种游戏化教学模式具有一定互动性，可有效激发学生内在动机，让他们更乐意面对挑战，并在失败里找到成长机会。

举个例子，在“跳房子”平衡训练游戏里，教师可以借助 AI 虚拟伙伴动态调整游戏参数。由于学生运动能力不同，教师可据此实时改变格子间距，如把30 厘米改成20 厘米来降低难度，或者切换单双脚跳跃模式，如双脚跳双格、单脚跳单格。若学生连续跳跃成功，屏幕动画和语音则可以实时反馈：“你很棒！跳得又稳又准！”而学生踩线或者失去平衡时，教师则可利用 AI 降低格子复杂度，给出动作辅助提示，如闪烁箭头指引落点方向，并且鼓励：“别放弃，单脚站稳再跳试试！”这种互动设计有助于孩子掌握跳跃节奏和身体协调性，还能以渐进式挑战培养抗挫能力。有了 AI 虚拟伙伴的实时支持，孩子能在游戏情境里更乐意反复尝试，每次跨越格子成功都能积累自信，最终其运动技能和抗挫能力同步提升。

（三）动态反馈优化闭环，实时评估重构师生协同教学模式

学生的兴趣维持在特殊教育的运动与保健课中尤其重要，积极反馈和适度挑战感必不可少。传统评估方式大多单一又滞后，难以实时掌握学生进展与需求，而 AI 互动游戏的引入给教育带来全新契机，在特殊教育场景中有重要应用价值。

AI 赋能的互动游戏可依据学生表现提供实时、多维度反馈，教师可以借此更明晰学生的进展，并通过数据分析智能调整游戏内容，保证其既有挑战性又不让学生有挫败感。举个例子，在特殊教育的运动与保健课上，教师可根据 AI开展互动游戏，其能根据学生体能变化自动调整难度，游戏开始时，教师可借助 AI 根据学生身体状况，如步伐、姿势、反应时间等，评估起始水平并依据实时数据反馈调整游戏强度，这可确保每个学生在适合自己的难度下接受挑战，避免传统教育一刀切的低效做法。

这类课程里，教师的角色发生转变，不再是单纯传授知识，而是成为“引导者”与“助力者”，需要依据 AI 反馈结果及时调整教学策略和活动设计。例如，某个学生游戏任务完成较差，教师可依 AI 数据分析调整任务内容或提供个性化支持方案。同时，教师还能通过 AI 系统知道哪些内容对学生吸引力大、哪些环节要优化，特殊需求的学生能通过游戏系统根据自身情况获得不同反馈和奖励，从而避免传统教学中因难度不合适产生的低参与度或挫败感。

结语

在特殊教育运动与保健课中的实践探索，标志着技术与教育深度融合的创新突破。通过游戏化设计，AI 技术为特殊学生构建了沉浸式、低风险的动态学习环境，有效激发参与动机与自主性。同时，AI 驱动的无障碍交互设计打破了感官限制，使视障、自闭症等群体得以平等享受运动乐趣，重塑“障碍”为成长契机。未来，随着教育大模型评测标准的完善与跨学科协作深化，AI 互动游戏将持续推动特殊教育向“全纳、融合、赋能”的新范式演进，让每个生命在科技赋能下绽放独特潜能。

参考文献

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